Bez dwóch zdań rewolucja związana ze sztuczną inteligencją zmienia sposób, w jaki korzystamy z komputerów. Coraz więcej aplikacji i narzędzi wykorzystuje AI, co zwiększa produktywność, usprawnia pracę i przyspiesza ją. Aby wykorzystać pełen potencjał, warto wyposażyć się w odpowiedni komputer do AI. Musi mieć wystarczająco mocne podzespoły. Otwierając konfigurator PC zwróć uwagę przede wszystkim na procesor, kartę graficzną i pojemność pamięci RAM. Zastanawiasz się, które podzespoły będą najlepsze do komputera składanego pod kątem AI? Odpowiedzi znajdziesz w niniejszym poradniku.
Jakie parametry powinien mieć komputer do pracy z AI?
Największą rolę odgrywa mocny procesor, dobra karta graficzna i spora pojemność pamięci RAM. Nowoczesne procesory coraz częściej posiadają dedykowane jednostki NPU – to dodatek przeznaczony właśnie do przetwarzania zadań AI.
Najważniejsze parametry w komputerze do pracy z AI to:
- CPU (procesor) – odpowiada za ogólną wydajność twojego komputera. Mocny i nowoczesny procesor jest niezbędny do zarządzania funkcjami AI, jak i działaniem sprzętu. Najnowsze generacje procesorów (np. Intel Core Ultra, AMD Ryzen AI) zostały stworzone z myślą o pracy w komputerach z AI, posiadają m.in. zintegrowane jednostki NPU, jak i wysoką wydajność;
- NPU – to w nowoczesnym procesorze dodatek przeznaczony do zadań AI. Sprawdza się między innymi w rozpoznawaniu mowy i obrazów, jak i generowaniu ich. Lokalne przetwarzanie danych (na twoim komputerze, a nie na serwerze zewnętrznej firmy, czyli w chmurze) daje większą prywatność, natomiast komputer do pracy z AI wyposażony w dobry układ NPU będzie szybki, a przy tym energooszczędny;
- GPU (układ graficzny) – jest niezbędna nie tylko w projektowaniu 3D i do gier. Moc obliczeniowa karty graficznej okazuje się bardzo przydatna w procesie deep learningu (głębokiego uczenia). Obecnie warto postawić choćby na jedną z kart graficznych NVIDIA RTX z rdzeniami Tensor;
- pamięć RAM – co najmniej 32 GB. Jeśli planujesz uruchamianie dużych modeli językowych lokalnie (na komputerze z AI), zalecana jest pojemność 64, a nawet 128 GB;
- dobry zasilacz – konieczny do bezpiecznej pracy wydajnych (a przez to prądożernych) podzespołów;
- ciche i wydajne chłodzenie – duża moc obliczeniowa komputera do pracy z AI wymaga sporej wydajności chłodzenia. Dobry układ chłodzenia (duże wentylatory, akcesoryjne chłodzenie procesora, karta graficzna z wydajnym chłodzeniem) powinien działać cicho, aby sprzęt nie przeszkadzał podczas pracy. Niższe temperatury oznaczają pełną wydajność nawet podczas wielogodzinnej pracy.
Które podzespoły będą najlepsze do pracy ze sztuczną inteligencją?
Komputer do AI może być wykorzystany na dwa sposoby:
- obsługa narzędzi AI online i w chmurze (np. okno ChatGPT lub modele, z którymi łączymi się po API) – tutaj wysoka wydajność nie jest niezbędna. Obliczenia i zadania AI są wykonywane na zewnętrznym serwerze;
- lokalne działanie AI – jeśli to Twój komputer ma odpowiadać za działanie sztucznej inteligencji, musi być naprawdę mocny. W tym przypadku potrzebne będą wydajne podzespoły, zaprojektowane z myślą o zadaniach AI.
W niniejszym poradniku skupiamy się przede wszystkim na tej drugiej sytuacji.
Polecane podzespoły do komputera do AI to:
- procesor: Intel Core Ultra 7/9, AMD Ryzen AI 9 – mają wbudowane jednostki NPU i bardzo dobre osiągi;
- karta graficzna: najnowsze układy NVIDIA GeForce RTX 5070, 5080, 5090 (lub poprzednicy, w niższej cenie, np. GeForce RTX 4060, 4070, 4080, 4090), są świetne do uczenia maszynowego, renderingu 3D, Stable Diffusion.
- pamięć operacyjna – 32 GB DDR5 RAM lub 64 GB DDR5 RAM dla najbardziej wymagających użytkowników komputerów do AI, machine learning i deep learning
- dysk – szybka pamięć SSD 1 lub 2 TB zapewnia płynność, przepustowość i sporo miejsca na ogromne zbiory danych niezbędne do trenowania AI
- płyta główna – kompatybilna z wybranym procesorem i szybkimi pamięciami
- markowy zasilacz (przy mocnej karcie graficznej – nawet 750-1000 W mocy), dodatkowe chłodzenie, przewiewna obudowa
Składając komputer przy pomocy konfiguratora PC, masz pewność, że poszczególne elementy do siebie pasują.
Na co zwrócić uwagę przy wyborze części?
Dobry komputer do AI będzie działał płynnie dziś, a także w przyszłości. Pamiętajmy, że sprzęt musi być przyszłościowy. Sztuczna inteligencja rozwija się bardzo szybko. Ciężko powiedzieć, jakie będą wymagania narzędzi wykorzystywanych w komputerach do AI za kilka lat. Jeżeli planujesz korzystać ze sztucznej inteligencji lokalnie, Twój komputer musi być mocny. Na szczęście – w przeciwieństwie do laptopów – komputery stacjonarne (PC) dają spore możliwości rozbudowy. Jeśli w przyszłości pojawi się taka potrzeba, możesz wymienić procesor lub układ graficzny na nowsze i lepsze. Aby zachować taką możliwość, już teraz postaw jednak na nowoczesną płytę główną, mocny zasilacz i obudowę, która zmieści bardziej rozbudowane podzespoły (np. kartę graficzną o większym fizycznym rozmiarze).
Jeżeli planujesz korzystać z Microsoft Copilot i innych narzędzi używających AI w chmurze – wystarczy sprzęt z dobrym CPU (wbudowana jednostka NPU) i z 16 GB RAM. Do uruchomienia dużych modeli językowych bezpośrednio na komputerze (lokalnie) potrzebujesz też bardzo dobrej karty graficznej, a także sporo pamięci RAM (32 lub 64 GB).
Zwróć uwagę na budżet. Komputer do pracy z AI zwykle jest nieco droższy. Postęp i zmiany technologiczne sprawiają, że powinniśmy w nim wykorzystać najnowsze podzespoły (procesor, układ graficzny).
Kiedy warto zdecydować się na komputer stworzony pod pracę z AI?
Komputer do AI coraz częściej przydaje się w pracy. Warto postawić na taki sprzęt, jeżeli uruchamiasz lokalnie generatywną AI (np. Stable Diffusion, lokalne modele LLM). Wydajny, ale przez to droższy, sprzęt sprawdza się w rękach programistów AI (ML/DL), do grafiki 3D, generowania wideo i edytowania go. Jeżeli prywatność jest dla Ciebie istotna – postaw na lokalne LLM, co wymaga mocnego sprzętu. Pozwoli uniezależnić się od chmury i przetwarzania danych przez zewnętrzne firmy.